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Enregistrement W4387576772 · doi:10.3390/fire6100391

Synergistic Integration of Hydrogen Energy Economy with UK’s Sustainable Development Goals: A Holistic Approach to Enhancing Safety and Risk Mitigation

2023· article· en· W4387576772 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFire · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentSoftware deploymentRegretRisk analysis (engineering)BusinessProcess managementEnvironmental economicsComputer scienceEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen is gaining prominence as a sustainable energy source in the UK, aligning with the country’s commitment to advancing sustainable development across diverse sectors. However, a rigorous examination of the interplay between the hydrogen economy and the Sustainable Development Goals (SDGs) is imperative. This study addresses this imperative by comprehensively assessing the risks associated with hydrogen production, storage, transportation, and utilization. The overarching aim is to establish a robust framework that ensures the secure deployment and operation of hydrogen-based technologies within the UK’s sustainable development trajectory. Considering the unique characteristics of the UK’s energy landscape, infrastructure, and policy framework, this paper presents practical and viable recommendations to facilitate the safe and effective integration of hydrogen energy into the UK’s SDGs. To facilitate sophisticated decision making, it proposes using an advanced Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) tool, incorporating regret theory and a 2-tuple spherical linguistic environment. This tool enables a nuanced decision-making process, yielding actionable insights. The analysis reveals that Incident Reporting and Learning, Robust Regulatory Framework, Safety Standards, and Codes are pivotal safety factors. At the same time, Clean Energy Access, Climate Action, and Industry, Innovation, and Infrastructure are identified as the most influential SDGs. This information provides valuable guidance for policymakers, industry stakeholders, and regulators. It empowers them to make well-informed strategic decisions and prioritize actions that bolster safety and sustainable development as the UK transitions towards a hydrogen-based energy system. Moreover, the findings underscore the varying degrees of prominence among different SDGs. Notably, SDG 13 (Climate Action) exhibits relatively lower overall distinction at 0.0066 and a Relation value of 0.0512, albeit with a substantial impact. In contrast, SDG 7 (Clean Energy Access) and SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure) demonstrate moderate prominence levels (0.0559 and 0.0498, respectively), each with its unique influence, emphasizing their critical roles in the UK’s pursuit of a sustainable hydrogen-based energy future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle